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教師あり学習と教師なし学習
このページでは、機械学習の基本的な概念である「教師あり学習」と「教師なし学習」を具体的な例を交えて解説します。
教師あり学習
教師あり学習は、機械学習の一種で、与えられた入力データ（特徴）とそれに対応する正解データ（ラベル）を用いて、モデルが学習します。学習したモデルを使って、新しい入力データに対する予測することが目的です。
例: 家の価格予測
教師あり学習の具体的な例として、家の価格を予測する問題を考えましょう。家の広さ（平方メートル）や築年数などの特徴データと、それに対応する家の価格（ラベル）が与えられているとします。このデータを使って、家の価格を予測するモデルを学習させます。学習が終わった後、新しい家の特徴データ（広さや築年数など）が与えられたときに、その家の価格を予測できるようになります。
教師なし学習
教師なし学習は、入力データ（特徴）のみが与えられ、正解データ（ラベル）が与えられない状況での学習を指します。このタイプの学習では、データの構造やパターンを見つけ出すことが目的です。
例: 動物の分類
教師なし学習の具体的な例として、動物の分類を考えましょう。動物の体重や体長、足の数などの特徴データが与えられているとします。しかし、どの動物がどの分類に属するかという正解データ（ラベル）は与えられていません。この場合、教師なし学習を用いて、与えられた特徴データに基づいて動物を自然なグループに分類できます。例えば、足が4本で体重が軽い動物を1つのグループとし、足が2本で体重が重い動物を別のグループに分類できます。このように、教師なし学習では、データの内在する構造やパターンを見つけ出すことが目的となります。
教師あり学習と教師なし学習の違い
教師あり学習と教師なし学習の主な違いは、学習データに正解データ（ラベル）が含まれるか否かです。教師あり学習では、入力データと正解データが与えられ、モデルはその関係を学習します。一方、教師なし学習では、正解データが与えられないため、モデルはデータの構造やパターンを発見することを目指します。
まとめ
このページでは、機械学習の基本的な概念である「教師あり学習」と「教師なし学習」を、具体的な例を交え てシンプルに解説しました。
教師あり学習では、家の価格予測のように、与えられた入力データと正解データを用いて学習し、新しい入力データに対する予測します。一方、教師なし学習では、動物の分類のように正解データが与えられない状況で、データの構造やパターンを見つけ出すことを目的とします。
次のステップでは、これらの概念を用いた機械学習手法や、Pythonを使った機械学習の実装方法について学びます。